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网络舆情事件链演化分析
被引量：
2
1
作者
李仁德
冯倩
+1 位作者
李瑜
曹春萍
《上海理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期87-94,共8页
为防范舆情风险,分析网络舆情的细粒度演化,提出一种去冗余的衍生事件内容关联演化分析框架。通过文本挖掘技术从海量文本流中提取主要的衍生事件,将舆情内容压缩到人工可判读的数量级;利用词移距计算相邻两个时间片上的衍生事件相似度...
为防范舆情风险,分析网络舆情的细粒度演化,提出一种去冗余的衍生事件内容关联演化分析框架。通过文本挖掘技术从海量文本流中提取主要的衍生事件,将舆情内容压缩到人工可判读的数量级;利用词移距计算相邻两个时间片上的衍生事件相似度,构建反映演化关系的衍生事件链图。以“上海特斯拉自燃”事件为例进行事件链演化分析,得到微博网络舆情事件发展不同阶段涉事主体在各个衍生事件中的话题转移关系,最后鲁棒性分析的结果验证了该分析方法具有降低微博短文本冗余信息的能力,提高了事件演化关联识别分析的准确性。该研究方法为舆情事件的事后复盘、同类舆情事件的预判和介入、衍生事件的科学研判提供了决策支持。
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关键词
事件链
舆情演化
网络舆情
特斯拉自燃
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职称材料
题名
网络舆情事件链演化分析
被引量：
2
1
作者
李仁德
冯倩
李瑜
曹春萍
机构
上海理工大学图书馆
出处
《上海理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期87-94,共8页
基金
国家自然科学基金青年基金资助项目(71901144)
中国青少年研究会研究课题(2023B18)
尚理晨曦社科专项项目(22SLCX-ZD-005)。
文摘
为防范舆情风险,分析网络舆情的细粒度演化,提出一种去冗余的衍生事件内容关联演化分析框架。通过文本挖掘技术从海量文本流中提取主要的衍生事件,将舆情内容压缩到人工可判读的数量级;利用词移距计算相邻两个时间片上的衍生事件相似度,构建反映演化关系的衍生事件链图。以“上海特斯拉自燃”事件为例进行事件链演化分析,得到微博网络舆情事件发展不同阶段涉事主体在各个衍生事件中的话题转移关系,最后鲁棒性分析的结果验证了该分析方法具有降低微博短文本冗余信息的能力,提高了事件演化关联识别分析的准确性。该研究方法为舆情事件的事后复盘、同类舆情事件的预判和介入、衍生事件的科学研判提供了决策支持。
关键词
事件链
舆情演化
网络舆情
特斯拉自燃
Keywords
chain of sub-events
public opinion evolution
online public opinion
Tesla spontaneously combustion
分类号
G206.3 [文化科学—传播学]
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被引量
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1
网络舆情事件链演化分析
李仁德
冯倩
李瑜
曹春萍
《上海理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
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